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      <title>构建分布式搜索系统 - 学习卡片</title>
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        <h1>构建分布式搜索系统 - 学习卡片</h1>
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        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">架构</div>
          <div class="card-question">一个典型的分布式搜索系统通常由哪几个关键模块组成？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">架构</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">一个典型的分布式搜索系统通常包括四个关键模块：1. 数据存储节点，负责存储文档和索引数据；2. 查询节点，负责接收用户查询请求并进行检索；3. 负载均衡与调度，将请求均匀分配到查询节点；4. 数据索引节点，负责创建和维护数据索引。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 1.1 分布式搜索系统的基本架构</div>
        </div>
      </div>
    </div>

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        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">理论</div>
          <div class="card-question">设计分布式搜索系统时面临的核心技术挑战有哪些？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">理论</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">核心技术挑战包括：1. 数据分片与分布，即如何将数据均匀分配到各节点；2. 高可用性和容错性，如何应对节点故障；3. 一致性和可扩展性，如何在保证数据一致性的同时让系统易于扩展；4. 查询优化，如何设计高效的分布式查询机制。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 1.2 分布式搜索系统的核心挑战</div>
        </div>
      </div>
    </div>

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        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">技术</div>
          <div class="card-question">在Elasticsearch中，“分片 (Shard)” 和 “副本 (Replica)” 的作用分别是什么？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">技术</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">分片 (Shard) 是将每个索引划分成的多个部分，每个分片是一个独立的Lucene实例，用于水平扩展和并行处理。副本 (Replica) 是分片的拷贝，它提供数据的冗余备份，用于提高系统的容错能力和查询吞吐量。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 2.1.1 Elasticsearch 的架构</div>
        </div>
      </div>
    </div>

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        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">特性</div>
          <div class="card-question">根据文档，Elasticsearch作为流行的分布式搜索引擎，其主要优点有哪些？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">特性</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">Elasticsearch的主要优点包括：1. 易于扩展，提供自动分片和动态添加节点的机制；2. 强大的查询能力，支持复杂的查询、聚合和全文检索；3. 内置的分布式设计，能很好地处理大量并发请求。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 2.1.2 Elasticsearch 的优缺点</div>
        </div>
      </div>
    </div>

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        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">技术</div>
          <div class="card-question">Apache Solr的分布式部署模式SolrCloud依赖什么外部组件来管理集群状态和配置信息？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">技术</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">SolrCloud使用Zookeeper来管理集群的元数据、配置信息和集群状态，以保证数据的高可用性和一致性。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 2.2.1 Solr 的架构</div>
        </div>
      </div>
    </div>

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      <div class="card">
        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">优化</div>
          <div class="card-question">在优化分布式搜索引擎时，选择分片数需要权衡哪些因素？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">优化</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">选择分片数需要权衡扩展性与管理成本。过多的分片会导致管理和查询成本增加，而过少的分片会影响系统的扩展性。通常需要根据数据量、查询量和硬件配置来综合决定。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 3.1 数据分片与副本的优化</div>
        </div>
      </div>
    </div>

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      <div class="card">
        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">优化</div>
          <div class="card-question">文档中提到了哪两种常见的用于提升分布式搜索系统查询性能的手段？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">优化</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">常见的查询性能优化手段包括：1. 查询缓存，使用如Redis等内存缓存来存储常见查询的结果，减少重复查询的延迟；2. 多路查询并行，将复杂查询拆分为多个子查询，在多个节点上并行处理以加快响应速度。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 3.2 查询性能的优化</div>
        </div>
      </div>
    </div>

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      <div class="card">
        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">模式</div>
          <div class="card-question">为了实现分布式搜索系统的高可用性与容错性，文档介绍了哪两种核心设计机制？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">模式</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">两种核心设计机制是：1. 副本机制，为每个分片设置多个副本并分布在不同节点上，确保节点宕机时数据不丢失且服务可用；2. 故障转移机制，通过监控集群状态，自动检测故障节点并将流量转发到健康的节点。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 3.3 高可用性与容错性设计</div>
        </div>
      </div>
    </div>

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      <div class="card">
        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">架构</div>
          <div class="card-question">Elasticsearch集群中的节点可以扮演哪些不同角色？各自的职责是什么？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">架构</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">节点可以分为三种角色：1. 数据节点，负责存储和索引数据；2. 主节点，负责管理和协调整个集群；3. 协调节点，负责处理用户的查询请求并将其分发到相应的数据节点。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 2.1.1 Elasticsearch 的架构</div>
        </div>
      </div>
    </div>

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